電驛事件波形即時自動推播系統(eWavePush)

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電驛事件波形即時自動推播系統(eWavePush)

更新時間：2024-05-03 16:13

【技術簡介】
為因應先進分散式綠能發配電的需求與變革，電力輸配線路結構正由單向轉變為雙向，且由於再生能源的間歇性使得電力潮流動態改變，因此迫切需要提升電力線路狀態監測與控制的即時性，以強化電網的韌性。
目前台灣電力系統使用的電驛設備來自多個品牌，因此在事故發生時只能完全憑藉人工進行確認故障饋線的電驛以及下載電驛所記錄之數據與波形圖的產製，然後再交由電力專家和現場人員進行事故研判和決策。
本院開發的「電驛事件波形即時自動推播系統(eWavePush)」，可兼容台灣電力系統現行各品牌型號的電驛設備，其功能涵蓋電驛事件數據的收集、訊號的轉換、波形圖的產製，更能在取得數據後1秒內自動生成波形圖並推播至社群通訊軟體，系統整體架構如圖1所示。

圖1. 電驛事件波形即時自動推播系統(eWavePush)架構圖

【計畫規劃/技術應用】
為配合國家能源轉型與電網韌性提升政策，除了對於電力系統協調性與穩定性的要求與日俱增，在電力輸配線路的資通訊系統整合技術之需求更是迫切。本所自行開發並整合的系統能即時收集電驛事件原始量測數據，並將回傳訊號整合為共通資料格式，使波形圖在1秒內自動生成並推播至社群通訊軟體。生成的事件波形圖與電驛設備原廠軟體檢視結果相一致，且已實際部署於台電電驛室試行中。
eWavePush系統使得電力線路維護人員，能夠在故障發生的第一時間獲知故障發生時間、事故位置與故障波形，從而迅速做出應對措施，免去了連線電驛設備和下載事故數據的時間，顯著提升事故處理的時效性，並加速故障修復過程使停電時間縮短，進一步提升調度與維運人員的事故處理效率。

【未來佈局】
本院未來計劃將研發「智慧化事件波形AI辨識系統」，利用先進的人工智慧演算法，自動分析並辨識電驛事件波形所對應的故障類型。同時，將進一步開發「電驛基本資料平台」，提供使用者標註各事件波形圖相對應的事件類別，並系統化整理電驛歷史事件數據，作為AI辨識系統的訓練資料收集，以供模型訓練、驗證與調校，使用者亦能在平台上輕鬆查閱各電驛的狀態歷史資訊與事件波形圖檔。最後，上述兩項功能將與「電驛事件波形即時自動推播系統」整合，透過持續自動分析電驛回傳的數據資料，形成具備電驛狀態資訊及波形資料匯流與分析的多功能系統。

【連絡資訊】
姓名：林彥伯
電話：03-4711400分機6229
E-mail：swallow915@nari.org.tw